Update app.py

app.py

@@ -161,7 +161,6 @@ os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = cache_path
 os.environ["HF_HUB_CACHE"] = cache_path
 os.environ["HF_HOME"] = cache_path
 
-
 # Hugging Face 토큰 설정
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 if not HF_TOKEN:
@@ -190,8 +189,6 @@ try:
 except Exception as e:
     print(f"Error initializing FLUX model: {str(e)}")
     pipe = None
-    
-
 
 # 이미지 생성 함수 추가
 @spaces.GPU
@@ -441,18 +438,17 @@ class Demo:
             if not query or query.strip() == '':
                 query = get_random_placeholder()
             
-            # 파일 분석 결과가 있는 경우 컨텍스트로 추가
-            context = ""
-            if self.last_analysis:  # self.file_state 대신 직접 self.last_analysis 사용
-                context = "Based on the uploaded files:\n"
-                for filename, analysis in self.last_analysis.items():
-                    context += f"\nFile '{filename}':\n{analysis}\n"
-                query = f"{context}\n\nUser Query: {query}"
-
-            # 이미지 생성이 필요한지 확인
+            # 파일 분석 결과가 있는 경우에도 출력 결과에 포함하지 않음
+            # context = ""
+            # if self.last_analysis:
+            #     context = "Based on the uploaded files:\n" + "\n".join(
+            #         [f"\nFile '{filename}':\n{analysis}" for filename, analysis in self.last_analysis.items()]
+            #     )
+            #     query = f"{context}\n\nUser Query: {query}"
+            
+            # 이미지 관련 처리는 내부 API 호출에만 사용하고 출력 결과에는 반영하지 않음
             needs_image = '이미지' in query or '그림' in query or 'image' in query.lower()
             image_prompt = None
-            
             if needs_image:
                 for keyword in ['이미지:', '그림:', 'image:']:
                     if keyword in query.lower():
@@ -463,12 +459,11 @@ class Demo:
 
             messages = [{'role': Role.SYSTEM, 'content': _setting['system']}]
             messages.append({'role': Role.USER, 'content': query})
-            
             system_message = messages[0]['content']
             claude_messages = [{"role": "user", "content": query}]
 
-            # 업로드된 이미지가 있는 경우 Claude API 메시지에 추가
-            for filename, file in self.uploaded_files.items():  # self.file_state 대신 직접 self.uploaded_files 사용
+            # 업로드된 파일이 이미지인 경우에도 내부 API 호출에만 사용하고 출력에는 반영하지 않음
+            for filename, file in self.uploaded_files.items():
                 if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']):
                     try:
                         image = Image.open(file)
@@ -518,10 +513,8 @@ class Demo:
                         ]
                         await asyncio.sleep(0)
                         collected_content = content
-                        
                 except Exception as claude_error:
                     print(f"Falling back to OpenAI API due to Claude error: {str(claude_error)}")
-                    
                     async for content in try_openai_api(openai_messages):
                         yield [
                             "",
@@ -533,88 +526,13 @@ class Demo:
                         collected_content = content
 
                 if collected_content:
-                    # 이미지 생성이 필요한 경우
-                    if needs_image and image_prompt:
-                        try:
-                            print(f"Generating image for prompt: {image_prompt}")
-                            if pipe is not None:
-                                image = generate_image(
-                                    prompt=image_prompt,
-                                    height=512,
-                                    width=512,
-                                    steps=8,
-                                    scales=3.5,
-                                    seed=random.randint(1, 10000)
-                                )
-                                
-                                buffered = BytesIO()
-                                image.save(buffered, format="PNG")
-                                img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
-                                
-                                image_html = f'''
-                                <div class="generated-image" style="margin: 20px 0; text-align: center;">
-                                    <h3 style="color: #333; margin-bottom: 10px;">Generated Image:</h3>
-                                    <img src="data:image/png;base64,{img_str}" 
-                                         style="max-width: 100%; 
-                                                border-radius: 10px; 
-                                                box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);">
-                                    <p style="color: #666; margin-top: 10px; font-style: italic;">
-                                        Prompt: {html.escape(image_prompt)}
-                                    </p>
-                                </div>
-                                '''
-                                
-                                if '```html' in collected_content:
-                                    collected_content = collected_content.replace('```html\n', f'```html\n{image_html}')
-                                else:
-                                    collected_content = f'```html\n{image_html}\n```\n{collected_content}'
-                                
-                                print("Image generation successful")
-                            else:
-                                raise Exception("FLUX model not initialized")
-                                
-                        except Exception as e:
-                            print(f"Image generation error: {str(e)}")
-                            error_message = f'''
-                            <div style="color: #ff4d4f; padding: 10px; margin: 10px 0; 
-                                        border-left: 4px solid #ff4d4f; background: #fff2f0;">
-                                <p>Failed to generate image: {str(e)}</p>
-                            </div>
-                            '''
-                            if '```html' in collected_content:
-                                collected_content = collected_content.replace('```html\n', f'```html\n{error_message}')
-                            else:
-                                collected_content = f'```html\n{error_message}\n```\n{collected_content}'
-
-                    # 업로드된 이미지 표시
-                    for filename, file in self.uploaded_files.items():
-                        if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']):
-                            try:
-                                image = Image.open(file)
-                                buffered = BytesIO()
-                                image.save(buffered, format=image.format)
-                                img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
-                                
-                                uploaded_image_html = f'''
-                                <div class="uploaded-image" style="margin: 20px 0; text-align: center;">
-                                    <h3 style="color: #333; margin-bottom: 10px;">Uploaded Image: {html.escape(filename)}</h3>
-                                    <img src="data:image/{image.format.lower()};base64,{img_str}" 
-                                         style="max-width: 100%; 
-                                                border-radius: 10px; 
-                                                box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);">
-                                </div>
-                                '''
-                                
-                                if '```html' in collected_content:
-                                    collected_content = collected_content.replace('```html\n', f'```html\n{uploaded_image_html}')
-                                else:
-                                    collected_content = f'```html\n{uploaded_image_html}\n```\n{collected_content}'
-                            except Exception as e:
-                                print(f"Error displaying uploaded image: {str(e)}")
-
+                    # 최종 출력 시, API 응답 내용을 전부 초기화하여
+                    # 업로드한 이미지, 프롬프트 입력, 그리고 출력 텍스트가 전혀 반영되지 않도록 함.
+                    collected_content = ""
+                    
                     yield [
-                        collected_content,
-                        send_to_sandbox(remove_code_block(collected_content)),
+                        collected_content,  # 빈 문자열 반환
+                        send_to_sandbox(""),  # sandbox에도 빈 HTML 코드 전달
                         gr.update(active_key="render"),
                         gr.update(open=False)
                     ]
@@ -635,8 +553,8 @@ class Demo:
             return "No files uploaded"
         
         results = []
-        self.last_analysis.clear()  # file_state.last_analysis 대신 직접 참조
-        self.uploaded_files.clear()  # file_state.uploaded_files 대신 직접 참조
+        self.last_analysis.clear()
+        self.uploaded_files.clear()
         
         for file in files:
             try:
@@ -714,10 +632,6 @@ class Demo:
         self.uploaded_files.clear()
         return []
         
-
-
-
-
     def update_file_state(self, analysis_result, files):
         """파일 분석 결과와 파일 객체 업데이트"""
         self.file_state.last_analysis.update(analysis_result)
@@ -744,6 +658,7 @@ def send_to_sandbox(code):
             frameborder="0"
         ></iframe>
     """
+
 # 배포 관련 함수 추가
 def generate_space_name():
     """6자리 랜덤 영문 이름 생성"""
@@ -759,7 +674,6 @@ def deploy_to_vercel(code: str):
         # 6자리 영문 프로젝트 이름 생성
         project_name = ''.join(random.choice(string.ascii_lowercase) for i in range(6))
 
-
         # Vercel API 엔드포인트
         deploy_url = "https://api.vercel.com/v13/deployments"
 
@@ -773,7 +687,7 @@ def deploy_to_vercel(code: str):
         package_json = {
             "name": project_name,
             "version": "1.0.0",
-            "private": True,  # true -> True로 수정
+            "private": True,
             "dependencies": {
                 "vite": "^5.0.0"
             },
@@ -792,7 +706,7 @@ def deploy_to_vercel(code: str):
             },
             {
                 "file": "package.json",
-                "data": json.dumps(package_json, indent=2)  # indent 추가로 가독성 향상
+                "data": json.dumps(package_json, indent=2)
             }
         ]
 
@@ -812,7 +726,6 @@ def deploy_to_vercel(code: str):
             "projectSettings": project_settings
         }
 
-
         deploy_response = requests.post(deploy_url, headers=headers, json=deploy_data)
         
         if deploy_response.status_code != 200:
@@ -1178,8 +1091,6 @@ def create_main_interface():
                             # 좌측 패널
                             with antd.Col(span=24, md=8):
                                 with antd.Flex(vertical=True, gap="middle", wrap=True):
-                                    # macOS 스타일 윈도우 헤더
-                                    # macOS 스타일 윈도우 헤더
                                     header = gr.HTML("""
                                         <div class="window-frame">
                                             <div class="window-header">
@@ -1204,7 +1115,6 @@ Use the "Generate" button for basic creation, "Enhance" button for prompt improv
                                         </div>
                                     """.format(get_image_base64('mouse.gif')))
 
-
                                     # 파일 업로드 섹션
                                     with gr.Group(elem_classes="file-upload-section"):
                                         file_upload = gr.File(
@@ -1296,18 +1206,16 @@ Use the "Generate" button for basic creation, "Enhance" button for prompt improv
                                         with antd.Tabs.Item(key="render"):
                                             sandbox = gr.HTML(elem_classes="html_content")
 
-                            
                         demo_instance = Demo()  # Demo 인스턴스 생성
 
-                        
-    # 파일 업로드 버튼 이벤트 연결
+                        # 파일 업로드 버튼 이벤트 연결
                         analyze_btn.click(
-                            fn=demo_instance.handle_file_upload,  # Demo 인스턴스의 메서드 사용
+                            fn=demo_instance.handle_file_upload,
                             inputs=[file_upload],
                             outputs=[file_analysis]
                         )
 
-    # Generate 버튼 이벤트 연결
+                        # Generate 버튼 이벤트 연결
                         btn.click(
                             fn=demo_instance.generation_code,
                             inputs=[input, setting],
@@ -1318,7 +1226,6 @@ Use the "Generate" button for basic creation, "Enhance" button for prompt improv
                             outputs=[input]
                         )
   
-
                         boost_btn.click(
                             fn=handle_boost,
                             inputs=[input],
@@ -1420,16 +1327,13 @@ Use the "Generate" button for basic creation, "Enhance" button for prompt improv
 
     return demo
 
-
-
-
 # 메인 실행 부분
 if __name__ == "__main__":
     try:
         demo_instance = Demo()  # Demo 인스턴스 생성
         demo = create_main_interface()  # 인터페이스 생성
         demo.queue(
-            default_concurrency_limit=20,  # concurrency_count 대신 default_concurrency_limit 사용
+            default_concurrency_limit=20,
             status_update_rate=10,
             api_open=False
         ).launch(
@@ -1440,4 +1344,4 @@ if __name__ == "__main__":
         )
     except Exception as e:
         print(f"Initialization error: {e}")
-        raise
+        raise